一种跨数据集的目标检测联合训练方法
基本信息
| 申请号 | CN202111212986.5 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN113947148A | 公开（公告）日 | 2022-01-18 |
| 申请公布号 | CN113947148A | 申请公布日 | 2022-01-18 |
| 分类号 | G06K9/62（2022.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 杨培文;张成英;梁惠莹;于振东;张辽 | 申请（专利权）人 | 深圳市玻尔智造科技有限公司 |
| 代理机构 | 杭州九洲专利事务所有限公司 | 代理人 | 张羽振 |
| 地址 | 518110广东省深圳市龙华区观澜街道大富社区大富工业区20号硅谷动力智能终端产业园A5栋101 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明涉及一种跨数据集的目标检测联合训练方法，包括步骤：根据客户初始需求对原数据集中的每张图片进行标注；客户提出新的检测需求，设又增加了标签分类问题；寻找现有数据集后对新的标签分类进行标注，或者新增一个含有与新检测需求对应的标注数据集，联合已经标注且训练过的数据集进行联合训练。本发明的有益效果是：不需要重新去补齐原来已经标注且训练过的数据集中所有新的标签，只需要对新提供的数据集做好对应新增检测任务的标注就可以了（如在新数据集中的每张图片上面做好三轮车的标注），然后将原来数据集和新数据集联合起来一起重新训练，即可保证模型精度。 |
